리튬이온 배터리 팩 모니터링을 위한 라즈베리파이와 파이썬 기반 시스템 구축

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

  • 하드웨어/임베디드 개발자, IoT 프로젝트 담당자
  • 난이도: 중간 (하드웨어와 소프트웨어 통합 구현 필요)

핵심 요약

  • 리튬이온 배터리 모니터링전압, 전류, 온도를 실시간으로 수집하여 배터리 안전성수명 관리를 가능하게 함.
  • INA219 I²C 센서DS18B20 온도 센서를 사용해 아날로그-디지털 변환온도 측정을 수행.
  • Python 스크립트(battery_monitor.py)로 데이터 수집, PandasMatplotlib으로 분석, Flask로 실시간 웹 대시보드 구현.

섹션별 세부 요약

1. 배터리 모니터링의 중요성

  • 리튬이온 배터리의 과전압, 과전류, 과열성능 저하 또는 폭발 위험을 유발.
  • 배터리 상태 추적(SoC, 용량 감소), 전력 효율 최적화를 위한 지속적인 모니터링 필요.
  • IoT 기기전기차 등에서 필수적인 배터리 텔레메트리 기술 설명.

2. 하드웨어 구성 요소 및 연결

  • Raspberry Pi 4 (I²C, 1-Wire 인터페이스 제공)
  • INA219 (전압/전류 측정), DS18B20 (온도 측정)
  • I²C 버스1-Wire 인터페이스 통합 연결.
  • GPIO 핀3.3V 전원을 통한 센서 동작 보장.

3. 환경 설정 및 Python 스크립트 구현

  • Raspbian OS 설치 후 i2c-tools, python3-pip 패키지 설치
  • Python 3 환경에서 adafruit-circuitpython-ina219, w1thermsensor, pandas, matplotlib, flask 라이브러리 사용
  • I²C 및 1-Wire 활성화 (sudo raspi-config) 및 장치 확인 (i2cdetect -y 1).

4. 데이터 수집 및 분석

  • battery_monitor.py 스크립트:
  • INA219를 통해 전압, 전류, 전력 측정
  • DS18B20으로 온도 수집
  • CSV 파일시간戳, 전압, 전류, 온도 기록
  • Jupyter Notebook에서 Pandas로 데이터 로드, Matplotlib으로 전압-온도 그래프SoC 추정 시각화.

5. 웹 대시보드 구현 (Flask)

  • Flask 서버/metrics 라우트에서 최신 데이터 제공
  • JavaScript 기반 웹 클라이언트에서 실시간 데이터 표시 (http://raspberrypi.local:8000/).

6. 고려사항 및 확장 가능성

  • 정확도 보장:
  • Shunt 저항 교정 (알려진 전류로 INA219 검증)
  • 온도 센서 위치 (배터리 표면에 부착)
  • 보안 및 안정성:
  • 퓨즈 사용, 고전류 차단
  • BMS 통합 (다중 셀 배터리의 전압 균형, 과전류 보호)
  • 확장 기능:
  • MQTT 통합 (Node-RED, AWS IoT 등으로 데이터 전송)
  • 예측 분석 (선형 회귀, ML 모델을 통한 수명 예측)
  • 알림 기능 (이메일/SMS로 임계치 초과 시 알림)

결론

  • 리튬이온 배터리 모니터링 시스템하드웨어-소프트웨어 통합을 통해 배터리 수명 관리안전성 확보 가능.
  • Python과 라즈베리파이 기반의 스케일링 가능한 아키텍처를 활용해 실시간 분석웹 대시보드 구현.
  • 확장성을 고려해 MQTT, ML, 알림 기능 추가를 통해 산업용 IoT 시스템으로 확장 가능.